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Besides its obvious scientific uses, NumPy can also be used as an efficient multi-dimensional container of generic data. Arbitrary data-types can be defined. This allows NumPy to seamlessly and speedily integrate with a wide variety of databases.
13,972
Unternehmen
Wir haben Daten zu 13,972 Unternehmen, die NumPy verwenden. Unsere NumPy Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz |
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Amazon.com | Vereinigte Staaten | Retail | 10K | $50M |
Shopify | Kanada | Software Development | 19K | $4.8B |
Granify | Kanada | It Services And It Consulting | 57 | $7M |
![]() ServiceNow | Vereinigte Staaten | Software Development | 27K | $7.6B |
Fidelity Investments | Vereinigte Staaten | Financial Services | 77K | $25B |
Leidos | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 33K | $14B |
Blue Yonder | Vereinigte Staaten | Software Development | 10K | $125M |
Validere | Kanada | Oil And Gas | 110 | $4.2M |
Bosch Group | Vereinigte Staaten | Manufacturing | 14K | $85B |
CNRS | Frankreich | Government Administration | 20K | $675M |
Intuit | Vereinigte Staaten | Software Development | 17K | $14B |
Oak Ridge National Laboratory | Vereinigte Staaten | Research Services | 5.8K | $57M |
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Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
NumPy wird in 96 Ländern verwendet
Es gibt 28 Alternativen zu NumPy
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Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends der Branche widerspiegeln.
NumPy, Kurz für Numerical Python, ist ein fundamental Package in Python, das weit verbreitet für wissenschaftliches Rechnen verwendet wird. Es bietet Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen, zusammen mit einer Sammlung von mathematischen Funktionen, um diese Arrays zu verarbeiten. Die Haupteingenschaft von NumPy ist die effiziente Implementierung mathematischer Funktionen, was es zu einem unerlässlichen Werkzeug für Aufgaben wie lineare Algebra, Fourier-Transformationsmethode und Zufallszahlengenerierung macht.
Im Bereich der Datenwissenschaftstools spielt NumPy eine entscheidende Rolle in der Datenmanipulation, Analyse und Visualisierung. Es fungiert als Rückgrat für viele andere Bibliotheken und Frameworks im Datenwissenschaftsekosystem aufgrund seiner hohen Leistung und Nutzbarkeit. NumPy-Arrays werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, einschließlich maschinellen Lernens, statistischer Analyse, Bildverarbeitung und vielem mehr.
NumPy wurde erstmals 2005 von Travis Oliphant entwickelt, um eine powerful Array-Vorgangsfähigkeit in Python bereitzustellen, um den Graben zwischen numerischen Berechnungen und einer allgemeinen Programmiersprache zu überbrücken. Seitdem hat sich NumPy immense Popularität erworben und ist zu einen Pfeiler der Python-Datenwissenschaft und numerischen Rechnungsgemeinschaften geworden.
Derzeit hält NumPy einen bedeutenden Marktanteil innerhalb der Datenwissenschaftstools-Kategorie, großteils aufgrund seiner weiten Verwendung und robusten Funktionalität. Mit dem wachsenden Bedarf an datenbasierten Lösungen in verschiedenen Branchen wird der Marktanteil von NumPy im verfassbaren Zukunft vorhergesagt, weiter zu wachsen. Seine Versatility, Leistung und umfangreiche Bibliothek von Funktionen machen NumPy zu einem bevorzugten Wahl für Datenwissenschaftler, Forscher und Entwickler, die an numerischen Rechnungen und Datenanalyseaufgaben arbeiten.
NumPy ist eine fundamentale Bibliothek für numerische Berechnungen im Bereich der Datenauswertung. Sie bietet Unterstützung für Arrays, Matrizen und höherstufige mathematische Funktionen zum effizienten Arbeiten mit diesen Strukturen. Unternehmen machen sich Nutzen davon, dass NumPy ihre robusten Fähigkeiten für die Datenmanipulation, -analyse und -visualisierung für ein informiertes Entscheidungsverhalten nutzt, was zu informierten Entscheidungen führt.
Vorteile von NumPy:
Verbesserte Leistung: NumPys Umsetzung in C ermöglicht schnelle Berechnungen im Vergleich zu traditionellen Python-Listen. Seine optimalen Funktionen für Array-Befehle verbessern die Leistung signifikant, was es zu einer bevorzugten Wahl für die Verarbeitung von großen Datensätzen in Echtzeitaufgaben macht.
Breitgefächerte Vielzahl von mathematischen Funktionen: NumPy bietet eine umfassende Vielzahl von mathematischen Funktionen und Operationen, die komplexe Berechnungen straffen. Sein umfangreiches Bibliotheksangebot umfasst lineare Algebra, Fourier-Transformationen und Zufallszahlenerzeugung und übertreffen andere Tools in Bezug auf Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit.
Effizientes Speichermanagement: NumPys Array-Datenstruktur verwalten den Speicherplatz effizient, ermöglichen eine unkomplizierte Datenmanipulation ohne das Problem der manuellen Speicherplatzverwaltung. Diese Funktion optimiert die computeeausrüstungen und ermöglicht schnelle Rechengänge im Vergleich zu manuellen Array-Prozessierverfahren.
Einführungsparagraphen: NumPy ist eine grundlegende Bibliothek im Python-Ökosystem, die von verschiedenen Unternehmen für die Datenanalyse, die wissenschaftliche Datenverarbeitung und die maschinelle Lernfähigkeit eingesetzt wird. Viele namhafte Unternehmen nutzen NumPy aufgrund seiner Arrayverarbeitungsfähigkeiten, was es zu einer unentbehrlichen Werkzeug im Tech-Stack.
Fallstudien:
Amazon: Amazon, eines der weltweit größten E-Commerce- und Cloud-Computing-Unternehmen, setzt NumPy verstärkt ein für die Datenverarbeitung und -analyse in verschiedenen Branchen. Sie haben NumPy in ihrem Tech-Stack einige Jahre vorher aufgenommen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu manipulieren. Amazon nutzt die Fähigkeiten von NumPy, um Erkenntnisse zu erstellen, indem sie massive Datenmengen verarbeitet, was zu datengetriebenem Entscheidungsfinden auf großskaliger Ebene führt.
Google: Google, ein ausgewiesener Anbieter von Suchmaschinen und Cloud-Dienstleistungen, setzt auf NumPy für wissenschaftliche Datenverarbeitung und numerische Analyse-Tasks innerhalb seiner Betriebsabläufe. Google nahm NumPy frühzeitig auf, um komplexe Rechenaufgaben und Array-Manipulationen zu durchführen. Durch die Verwendung von NumPy-funktionen verbessert Google seine Algorithmenfähigkeit und Rechenleistung, um Daten schneller und genauer zu verarbeiten.
Microsoft: Microsoft, ein multinationaler Unternehmen im Bereich Software-Entwicklung und Cloud-Dienstleistungen, integriert NumPy in seine Datenwissenschaft-Workflows, um fortschrittliche Analysen und -Lernprozesse zu ermöglichen. Microsoft begann, NumPy zu verwenden, um Rechenoperationen und Array-Manipulationen in verschiedenen Anwendungen durchzuführen. NumPy spielt eine wichtige Rolle bei der Unterstützung von Microsoft-Datascientisten und -Ingenieuren bei der Erforschung, Analyse und Auswertung von diversen Datensätzen.
Diese Fallstudien zeigen, wie Geschäftsanbieter wie Amazon, Google und Microsoft NumPy in ihrem Tech-Stack einsetzen, um Innovation zu fördern, Datenbetriebsprozesse zu straffen und analytische Fähigkeiten zu verbessern. Durch die Einführung von NumPy in ihrem Tech-Stack demonstrieren diese Unternehmen den beträchtlichen Einfluss dieser mächtigen Bibliothek bei der Erleichterung von fortschrittlichen Datenverarbeitung und -analyse-Funktionen.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die NumPy verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 13,972 Unternehmen, die NumPy verwenden.
NumPy wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Retail", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Financial Services", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Oil And Gas", "Manufacturing", "Government Administration", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die NumPy nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die NumPy verwenden, umfassen Amazon.com, Shopify, Granify, ServiceNow, Fidelity Investments, Leidos, Blue Yonder, Validere, Bosch Group, CNRS und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 13,972 Unternehmen, die NumPy nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist NumPy am beliebtesten in Vereinigte Staaten (4,706 companies), Vereinigtes Königreich (1,031 companies), Indien (549 companies), Deutschland (452 companies), Frankreich (433 companies), Kanada (397 companies), Spanien (326 companies), Brasilien (210 companies), Niederlande (129 companies), Australien (127 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die NumPy verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.